MATLAB
实现基于
CPO-BP-NSDBO
冠豪猪优化算法（
CPO）结合反向传播神经网络（
BP）和多目标非支配排序蜣螂算法（
NSDBO
）进行多输入单输出回归预测的详细项目实例
项目背景介绍
随着工业智能化和信息技术的迅速发展，复杂系统中大量数据的高效利用成为提升系统性能和智能决策能力的关键。多输入单输出（MISO）回归预测问题广泛存在于工程、金融、医疗和环境科学等领域。如何通过有效的模型准确预测单一输出变量，且能综合多输入特征的影响，是当前智能建模的核心挑战之一。传统的神经网络模型虽然具备强大的非线性映射能力，但在训练过程中容易陷入局部最优，且参数调优难度较大。为了克服这些缺陷，研究者引入了优化算法与神经网络相结合的方法，通过进化或群智能算法优化神经网络的结构和参数，以提升模型的预测准确率和泛化能力。
蜣螂优化算法（Dung Beetle Optimization, DBO）作为一种新兴的群智能优化算法，模拟了蜣螂滚动粪球的自然行为，展现出优秀的全局搜索能力和对复杂搜索空间的适应性。其多目标非支配排序版本（NSDBO）结合了多目标优化中的非支配排序机制，有效维护了解集的多 ...